Непридуманный HR ™️

Оставлю вам на утро это здесь

Норм или стрём написать коллегами письмо в 12 ночи со вступлением: «Коллеги, добрый день!»?

Сегодня впервые за 3 года использования чата GPT решила пообщаться с ним как с психологом. Интересный опыт. Сколько же информации о нас он анализирует, загруженной в него из разных тематик. Показалось, что даже, близкие меня не настолько хорошо знают, как ИИ-агент. Конечно, нельзя полагаться на его мнение как 💯 верное. Но ведь и словам вашей подруги вы не доверяете полностью. Про важность критически подходить к ответам агента, кстати, можно послушать тут

Именно этим и ценны квазиэксперименты: они помогают принимать управленческие решения не только на основе опыта или интуиции, но и на основе данных.

Квазиэксперименты в HR. Или почему любое изменение стоит начинать с вопроса «сделать чтобы что?» Команды HR постоянно внедряют новые процессы и управленческие практики. ✨Запускают встречи 1:1. ✨Вводят карьерные треки. ✨Пересматривают программы адаптации. ✨Развивают культуру обратной связи. ✨Добавляют ретроспективы и другие командные ритуалы. Каждое такое изменение начинается с гипотезы: новая практика должна привести к определенному результату. Чтобы эту гипотезу можно было проверить, еще до запуска важно ответить на один вопрос: «Мы внедряем это, чтобы что изменилось?» Ответ должен описывать не сам процесс, а ожидаемый эффект: какое поведение, какая метрика или какой результат бизнеса должны измениться. Только когда ожидаемый эффект сформулирован заранее, после внедрения можно оценить, подтвердилась гипотеза или нет. И только тогда изменение становится не просто инициативой, а экспериментом. Научный эксперимент поставить относительно проще. Есть контрольная группа. Есть экспериментальная. Людей случайным образом распределяют между ними, чтобы исключить влияние внешних факторов. В процессах развития работающей команды же провести эксперимент фактически невозможно. Мы не можем случайно поменять людям руководителей. Не можем половине сотрудников запретить получать обратную связь, чтобы проверить, насколько она полезна. Не можем «выключить» влияние сильного тимлида или сложного проекта. Поэтому в организациях чаще всего используют квазиэксперименты - исследования без идеальных условий, но с попыткой максимально честно ответить на вопрос: «А действительно ли именно наше изменение привело к результату?» Например, руководитель предлагает проводить еженедельные встречи один на один. Вместо того чтобы внедрить практику сразу на всю компанию, можно начать с гипотезы: Если руководители будут проводить еженедельные 1:1 с новичками в течение первых двух месяцев работы, то доля сотрудников, успешно прошедших испытательный срок, вырастет с 82% до 90%. Теперь появляется то, чего обычно может не хватать ситуативным HR-инициативам: есть изменение; есть ожидаемый эффект; есть показатель; есть срок проверки. Главный вызов квазиэкспериментов - установить причинно-следственную связь. Рост метрики после внедрения процесса еще не означает, что именно процесс стал причиной изменений. В исследовательской логике это различие между корреляцией («изменения произошли одновременно») и каузальностью («одно изменение стало причиной другого»). Задача квазиэксперимента не доказать причинность со стопроцентной уверенностью, а максимально снизить влияние альтернативных объяснений. Возможно команда получила более сильных кандидатов или снизилась нагрузка, сменился руководитель или закончился сложный проект. Квазиэксперимент никогда не дает абсолютной истины. Он лишь помогает снизить вероятность ошибочных выводов. Как рекомендуют в умных книжках, перед запуском любого процесса обязательно проверяем ответы на пять вопросов: 1. Сделать чтобы что? Какое поведение или какую бизнес-метрику мы хотим изменить 2. Почему мы считаем, что именно это изменение поможет? На чем основана гипотеза: исследования, опыт других компаний, наблюдения внутри команды 3. Как поймем, что эксперимент успешен? Какая метрика изменится? На сколько? За какой срок? 4. Что еще может повлиять на результат? Какие внешние факторы способны исказить выводы? 5. Какой результат опровергнет нашу гипотезу? Этот вопрос кажется непривычным, потому что мы естественным образом ищем подтверждения своим идеям. Однако в научном подходе ценятся не гипотезы, которые удалось подтвердить, а гипотезы, которые можно потенциально опровергнуть. Именно поэтому критерии успеха и неуспеха определяют до запуска изменений, а не после получения результатов. Чем сложнее система, тем меньше в ней универсальных решений. Команда это именно такая система. Поэтому задача HR сегодня не искать «лучшие практики», а научиться проверять, при каких условиях конкретная практика работает именно в этой организации.

Сегодня в голове крутится одна мысль про ИИ и метрики, не смогла удержаться и не переложить ее в текст. ИИ сейчас внедряют везде и всюду. Когда бизнес начинает гнаться за скоростью, он почти всегда сначала выигрывает. Процессы становятся короче, ответы быстрее, отчеты чище, сотрудники продуктивнее. Метрики улучшаются, и это выглядит как безусловный успех. Но сегодня меня спросили: какие риски я вижу в реализации того или иного функционала через ИИ? Для себя я обозначила, что процесс в HR, который точно не стоит ии-низировать - онбординг. Так как у этой скорости есть скрытая цена. Если мы слишком рано отдаем новичку задачу на ИИ-ассистента, мы можем ускорить не обучение человека, а только закрытие задачи. Снаружи это выглядит как эффективность. Внутри же как потерянный опыт. Задача закрыта. KPI выполнен. А навык не сформирован. Человек не проходит весь цикл самостоятельно, не видит логику процесса, не набирает опыт ошибок, не понимает, что происходит под капотом. В краткосрочном горизонте это выглядит как выигрыш. В долгосрочном как потеря кадрового резерва. Человек не успевает руками пройти путь, понять логику, увидеть ошибки, собрать у себя в голове картину процесса, таким образом не приобретает настоящую экспертизу. И вот здесь возникает стратегический риск. Сегодня мы можем радоваться, что новичок делает задачу быстрее. Но через 3–5 лет нам понадобятся не просто люди, которые умеют нажать нужную кнопку в системе. Нам понадобятся специалисты, которые понимают, что происходит под капотом. Те, кто видит не только результат, но и причину. Те, кто может разобраться в сбое, объяснить отклонение, принять решение в нестандартной ситуации. Если этого слоя обучения не было, то через несколько лет мы получим команду, которая хорошо пользуется инструментами, но слабо понимает сам процесс. А это уже прямой риск для качества, устойчивости процессов и преемственности знаний. И тогда метрика скорости начнет спорить с метрикой устойчивости. Поэтому вопрос внедрения ИИ это не только вопрос эффективности. Это еще и вопрос архитектуры обучения. Где ИИ должен ускорять, а где обязан оставлять человеку зону самостоятельной практики. Иначе мы получим команду с хорошими метриками сегодня и слабой экспертизой завтра.

Вакансии в Университете «Сириус» в междисциплинарные научные проекты в области спорта, биомедицины и анализа данных   Научный центр генетики и наук о жизни объявляет набор в междисциплинарную исследовательскую команду для работы в рамках многолетних научных тематик и грантов.   Первый проект посвящен исследованию почечного ответа на экстремальную физическую нагрузку у спортсменов различных специализаций, включая трейлраннинг, марафон, триатлон, силовые виды спорта, а также реципиентов и доноров почки, играющих в футбол. Цель проекта создание системы ранней диагностики болезни почек и внедрение легко доступного теста для оценки текущего состояния здоровья почек.   Второй проект (стартует в июне 2026 г.) направлен на разработку системы мониторинга и коррекции физиологической устойчивости для персонализации тренировочного процесса, повышения результативности и спортивного долголетия в рамках научного направления Междисциплинарные исследования спорта и ресурсного центра.   Ключевые задачи проектов охватывают несколько направлений: – спортивная физиология и экспериментальная медицина, включая лабораторные и полевые исследования с участием спортсменов – анализ функционального состояния почек при физической нагрузке, включая создание и апробацию панелей биомаркеров почечного стресса и воспаления – интерпретация клинико-лабораторных показателей в контексте тренировочного процесса и спортивной адаптации, включая разработку биохимических панелей для выявления факторов, связанных с анемическими состояниями у спортсменов – разработка протоколов мониторинга и персонификации тренировочного процесса, включая неинвазивную оценку окислительных возможностей митохондрий скелетных мышц – разработка алгоритмов комплексной интерпретации физиологических, биохимических и молекулярных данных, включая применение методов статистики, машинного обучения и биоинформатики для поиска паттернов адаптации и риска, а также создание цифровых систем поддержки принятия решений – участие в междисциплинарной интерпретации данных на стыке физиологии, биомедицины, генетики и спортивной медицины, а также в подготовке научных публикаций, методических материалов и прикладных рекомендаций для спортивной практики   Рассматриваются кандидаты разного уровня: сильные самостоятельные исследователи, начинающие научные сотрудники, инженеры-исследователи, специалисты по анализу данных, программисты, биоинформатики и лаборанты.   В приоритете – научные сотрудники со степенью кандидата или доктора наук с возможностью переезда и работы на постоянной основе в кампусе на территории Олимпийского парка. Для сильных кандидатов есть возможность развивать собственное направление внутри проектов, формировать дизайн исследований, разрабатывать новые методические решения и определять публикационную стратегию.   Эта вакансия может быть особенно интересна специалистам, работающим на стыке спортивной физиологии, биомедицины, нефрологии, молекулярной биологии, генетики, биоинформатики, анализа данных и программирования. Зарплата для сотрудников со степенью: 120 000 -180 000 ₽ /мес Условия: – Полная или частичная занятость, в приоритете очная работа в Научно-технологическом университете «Сириус» – Доступ к одному из самых масштабных в стране лабораторных комплексов в области наук о жизни – Служебное комфортабельное жилье на 1-ой или 2-ой линии у моря по льготной ставке – Приоритетное зачисление детей в Детский сад и Президентский лицей «Сириус»   Присылайте резюме и сопроводительное письмо руководителям проектов на электронную почту: Мутиг Керим mutig.k@talantiuspeh.ru или в телеграм: Ян Бравый @yanbrave

Подсмотрел AI у Сбера Мои основные рынки сейчас — US и UK, поэтому почти весь мой стек инструментов западный. Российский AI-ландшафт у меня где-то фоном — что-то слышал, но руками никогда не трогал. Интерес был, а времени изучить не было — на этой неделе случилось само. Сегодня пригласили на презентацию Сбера и СберМаркетинга про их мультиагентный AI — Маркус. Тема супер близкая мне, поскольку мы сами с начала года в Overgear разбиваем лбы в кровь, накручивая агентов всюду и борясь с манки-джобом. Где-то удачно, где-то просто сливаем ресурс в трубу. Так что для меня тут двойной бонус — и целиком русский AI, и мультиагентность в одном флаконе. Что за Маркус? Это первая большая попытка Сбера в AI-сотрудника, то есть не просто чат и костыль для маркетолога, а обкатанный набор агентов, что решает определённую функцию. У него есть роль, память, свои KPI и собственное мнение (если так, то тут он многих людей уделал). В него заложено правило не льстить и не выдумывать факты — что после пары лет с ChatGPT уже само по себе кажется фичей. Дальше — тезисно про то, что они показали. 1️⃣ Утренний дайджест. Динамика мира не даёт держать во внимании всё, что происходит, поэтому они отдали ему задачу прочёсывать сотни каналов и источников за прошедшие сутки, фильтровать целевое и отдавать в команду. Считай, поточный ресёрчер инфоповодов и инсайтов — каждое утро, без выходных. 2️⃣ Lovemark-скоринг. (вот тут мне прямо зашло!) Считать любовь пользователя руками — это отбитая задача, а для больших корпораций must-have. Любую идею, месседж, креатив прогоняют через несколько осей: эмоциональность, устойчивость, связь с брендом. На выходе — балл и главный риск идеи. По сути, операционку креативных директоров забирает на себя. 3️⃣ Разбор рекламных креативов. Под капотом красиво: агент разбирает ролик по кадрам, аудио и метаданным, складывает в эмоциональную дугу и выдаёт отчёт — где сильно, где провисает, что докрутить. Один файл вместо трёх отделов с тремя разными мнениями. 4️⃣ От сводки к действию. Один из главных головняков любого CMO — это то, что нужно контролировать, делегировать и ставить задачи на потоке. И, возможно, всё и затевалось ради этого. Маркус сам ловит инфоповод, предлагает варианты, как Сбер мог бы на него отреагировать, и сам раздаёт задачи по командам с дедлайнами. Человеку-CMO остаётся выбрать направление и идти заниматься тем, ради чего его, собственно, и наняли. Что в итоге? От самой презентации, её организации и подхода я дико кайфанул, но при этом не могу сказать, что тема до конца раскрыта. Понятное дело, корпоративная тайна не даст рассказать детально про фичи, поэтому по тому, что показали, для меня это была хорошая заявка, но хотелось бы и самому потестировать. Точно рад узнать, что у нас в эту сторону не просто смотрят, но бегут — буду топить за результат, но пока наблюдаю со стороны. А вы верите в концепцию AI-сотрудников? Константин Сухачев

Что такое Context Graph Разбираем новый модный термин Context Graph. В чем идея – организации в целом довольно неплохо справляются с тем, чтобы записывать результаты своих решений. Отсюда берутся все те тысячи тикетов в вашей системе и разные документы, лежащие в папках на гугл диске. Но в большинстве случаев, записываются только результаты решений, а не их контекст – как и почему они были приняты. Поэтому, когда спустя какое-то время никто не может объяснить, почему вообще так было сделано. Проблема-то не новая, даже в канале я постил очень много материалов про то, как вести разнообразные decision records – для архитектуры, процессов, решений по людям. Но в реальной жизни поддерживать и ответственно вести их очень дорого, особенно если речь идет о кроссфункциональных процессах. Какие-то обсуждения ведутся в комментариях к тикету, какие-то – в комментариях к документу с контрактом, какие-то в тредах в Slack – и никто не будет соединять все кусочки этой информации. Вот тут в игру и вступает контекстный граф. Это автоматическая система трекинга того, как, почему и кем принимаются организационные решения, когда и какие исключения из них были приняты, каким образом были выданы аппрувы. Короче говоря, поиск релевантного контекста во всем огромном массиве организационных переписок и документов. Пока это скорее идея, которая очень интересна большому количеству стартапов. В реальности я еще не видел, чтобы оно работало хорошо. Инфраструктура для чего-то похожего точно есть у Gleam, которым мы пользуемся на работе, но релевантность там пока оставляет желать лучшего – да и UX удобный точно еще надо будет придумывать.

Начинается новый сезон стажировок в Т1 🕺 Запускаем сразу три направления для тех, кто хочет начать карьеру в бигтехе: 1️⃣ Системный аналитик 2️⃣ Прикладной администратор (DevOps) 3️⃣ Ручной тестировщик Чтобы попасть на стажировку, оставьте отклик на сайте до 4 февраля. Стажировки оплачиваются, проходят в гибридном и удаленном формате, их можно совмещать с учёбой. ↗️ Подробнее о навыках для старта карьеры и программах Т1 для студентов и джунов рассказываем в канале Куда идти в IT. Подписывайтесь! #Т1Дебют@t1career

Помогают ли дэйлики Держите результаты интересного рисерче по одной из наших любимых холиварных тем: 👉Ежедневные стендапы помогают вырастить чувство психологической безопасности в коллективе. 👉Напрямую на удовлетворение от работы дэйлики не влияют, но повышают его через влияние на психологическую безопасность. 👉Такой же эффект они оказывают на командную производительность и ее воприятие другими. 👉Улучшение психологической безопасности наблюдалось и в уже устоявшихся командах, и в совсем новых. Я пробежался по другим бумагам, прямо хорошего мета-анализа нет, но нет и каких-то опровергающих исследований. Так что, коллеги, встречаемся в понедельник в 9 утра на 15 минутный созвон!

Найди HR-ошибки. Зы: тут много 🙃

Недавно у коллеги заметила в канале фотографию объявления вакансии. HRы, найдете все ошибки?

На 2 месяца ушла куда-то в разработку, внезапно. Не хватало времени/сил писать в канал. Но сегодня очередной тренинг от Т1 с приглашенным экспертом кажется пробудил мою мотивацию 🤞🏻

Сказки для взрослых: мастер-класс по сторителлингу Если вы хотите, чтобы о вашем деле, продукте, бизнесе говорили, то сперва нужно самим научиться говорить и рассказывать. Поэтому не забываем про важность сторителлинга. И 15 октября в HSE CREATIVE HUB у вас будет возможность научиться навыкам сторителлинга на мастер-классе «Сказки для взрослых». «На мастер-классе мы с помощью технологий живого слова сформируем легенду и контент вокруг вашей идеи или бренда и придумаем, как рассказать это так, чтобы ваш продукт купили», — Андрей Сулейков, преподаватель ИРКИ НИУ ВШЭ, автор проект «Это моя земля» и спикер мастер-класса. Присоединяйтесь к мастер-классу и пишите вашу историю, в которую поверят! ➡️ Регистрация — если вы желаете прийти на мероприятие очно (Москва, ул. Пантелеевская, д.53 — сбор гостей в 18:30) ➡️ Трансляция — если вы хотите присоединиться онлайн (начало в 19:00) 🖤 гений креатива

Привет, коллеги! Любопытный факт. В японской корпоративной культуре есть понятие, которое удивляет многих иностранцев и иногда вызывает споры даже внутри страны. Это Madogiwa Zoku — буквальный перевод «люди у окна». В японских офисах сотрудников, которых руководство фактически исключило из активной работы, часто рассаживают «у окна» — вдали от важных проектов и ключевых решений. Формально они продолжают числиться на своих должностях, получают зарплату и бонусы, но их трудовые обязанности сводятся к минимуму. Чаще всего речь идет о старших сотрудниках, которых нельзя уволить по социальным или корпоративным причинам. 🧩 С одной стороны, это проявление уважения. Япония — страна, где ценится возраст и опыт. Увольнение пожилого работника воспринимается как социальное и моральное нарушение. Madogiwa zoku позволяют старшим сотрудникам сохранять статус, получать стабильную зарплату и социальные льготы до пенсии. Многие из них рассматривают своё положение как «золотую клетку»: минимальная ответственность, отсутствие стресса и возможность спокойно работать до конца карьеры. 😤 С другой стороны, многие считают это мягкой корпоративной жестокостью. Сотрудник остаётся формально в компании, но его фактически выводят из реальной работы. Его знания и опыт не используются, а карьера застопорена. Иногда это воспринимается как психологическое давление: «Ты здесь, но ты больше никому не нужен». Спорной является и реакция молодых сотрудников, наблюдающих за такими ситуациями: они видят, как старшие коллеги получают стабильный доход, практически не работая, тогда как сами вынуждены бороться за карьеру и проекты. 🇯🇵 Почему это работает именно в Японии? В японской культуре коллектив и гармония ценятся выше индивидуальной продуктивности. Сильное давление на пожилых сотрудников могло бы нарушить баланс в коллективе и повредить репутации компании. Madogiwa zoku по мнению японцев — компромисс между эффективностью и социальными нормами: человек остаётся при делах, но без возможности влиять на решения. Что думаете? Предложить пост @radugatesh